包含标签 人工智能 的文章

腾讯入选篇论文含篇

被誉为神经计算和机器学习领域两大顶级会议之一的NIPS于近日揭晓收录论文名单,此次为第32届会议,将于 12 月 3 日至 8 日在加拿大蒙特利尔举办。 腾讯AI Lab第三次参加NIPS,共有20篇论文入选,其中2篇被选为亮点论文(Spotlight),涵盖迁移学习、模仿学习、半监督学习等多个研……

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技术推荐算法在商业化场景中的探索实践

分享嘉宾:祝凯文 58集团 算法架构师 编辑整理:陆云卓 出品平台:DataFunTalk 导读: 58招聘业务商业化流量主要集中在推荐场景,招聘业务面向的C端求职者群体广泛,B端企业招聘职位类型丰富,由于蓝领招聘具备门槛低的特点,求职者求职意向普遍跨度较大,如何基于有限的商业候选职位做好B……

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知识图谱万条三元组生成方法一

作者: 谓之小一 本篇文章接 《Python爬虫|Get豆瓣电影与书籍详细信息》,学习如何利用爬取的数据,构建知识图谱所需的三元组。主要内容包括如何从Json类型的数据,转换成RDF数据,并最终存储到Jena之中,然后利用SPARQL进行查询。数据链接: https://pan.baidu.com/s/1cLdsAXLGH2akJqMIsGdoig 提取码: n97y。 实践之前,请……

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推荐系统遇上深度学习二十一阶段性回顾

本系列已经写了二十篇了,但推荐系统的东西还有很多值得探索和学习的地方。不过在这之前,我们先静下心来,一起回顾下之前学习到的东西! 由于是总结性质的文章,很多细节不会过多的涉及,有兴趣的同学可以点击文章中给出的链接进行学习。 本文中涉及的大多数算法是计算广告中点击率预估用到的模型. 好了……

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陌陌模型化召回在陌陌社交推荐的应用和探索

分享嘉宾:吴保鑫 陌陌科技 高级算法专家 编辑整理:揭萍 出品平台:DataFunTalk 导读: 在陌陌的社交推荐体系中,模型化Recall在召回模块中起到了重要作用。本文主要介绍模型化Recall在陌陌社交推荐中的技术探索和具体落地应用,重点介绍基于用户场景行为驱动、用户社交关系网络和动……

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腾讯音乐多模态音乐匹配技术与应用

分享嘉宾:Moyan 腾讯音乐 高级算法研究员 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: QQ音乐和全民K歌的各种技术需求驱动了多模态学习的研究。在总结归纳业务需求时,我们总结了MMatch,一系列模态匹配技术。提出多模态技术的想法很自然,因为不同模态之间的描述可以补充知识……

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浅谈微视推荐系统中的特征工程

本文作者:hannahguo,腾讯 PCG 推荐算法工程师 在推荐系统中,特征工程扮演着重要的角色。俗话说数据和特征决定了机器学习算法的上限,而模型、算法的选择和优化只是在不断逼近这个上限。特征工程的前提是收集足够多的数据,使用数据学习知识,从大量的原始数据中提取关键信息并表示为模型所需要……

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机器学习中如何处理不平衡数据

准确率高达 96.2% 的模型跑在真实数据上却可能完全无法使用。一个可能的原因是:你所使用的训练数据是不平衡数据集。本文介绍了解决不平衡类分类问题的多种方法。 假设老板让你创建一个模型——基于可用的各种测量手段来预测产品是否有缺陷。你使用自己喜欢的分类器在数据上进行训练后,准确率达到了 96.2%! 你的老……

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推荐系统遇上深度学习十四

之前学习了强化学习的一些内容以及推荐系统的一些内容,二者能否联系起来呢!今天阅读了一篇论文,题目叫《DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》。该论文便是深度强化学习和推荐系统的一个结合,也算是提供了一个利用强化学习来做推荐的完整的思路和方法吧。本文便是对文章中的内容的……

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在度小满征信解读中的应用

分享嘉宾:正兴 度小满金融 算法高级专家 编辑整理:张春越 哈尔滨金融学院 出品平台:DataFunSummit 导读: 本文的主题是AI技术在征信解读中的应用,主要介绍我们针对金融征信数据以及面向信贷领域模型在技术上的优化实践。 01 背景 1. 征信数据介绍 征信数据主要指的是人民银行征信中心给出的个人……

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